1. n表示数据规模 <img width="636" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/32805629/217133916-ad08a2e9-364a-4d40-b01a-df655a13d9ef.png"> 2. 时间复杂度与数据规模曲线 <img width="509" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/32805629/217134645-5da729c2-1852-4bbb-88af-08a1e98cd1b0.png"> 3. 学术界和业界对复杂度界定不同，学术界 O(f(n)) 表示算法执行的上界，业界一般取最低上界 （归并可以是 O(nlogn)也可以是 O(n^2)） 4. 字符串数组排序 <img width="649" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/32805629/217136291-5da642b5-911c-4c00-b0a1-1f5d9dcb3000.png"> 5. 对数据规模有一个概念 <img width="511" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/32805629/217137838-ef8d6987-ef9f-4e28-ac92-b88e93f8103c.png"> 6.
